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公開番号2024168571
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-05
出願番号2023085372
出願日2023-05-24
発明の名称画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
出願人富士フイルム株式会社,国立大学法人神戸大学
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類A61B 6/03 20060101AFI20241128BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】医用画像から高精度に異常を検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを得る。
【解決手段】画像処理装置は、医用画像に基づいて、対象臓器の形状情報を抽出し、形状情報に基づいて、対象臓器の形状正常度を導出し、医用画像、形状情報、及び形状正常度に基づいて、医用画像に対して異常検出処理を実行する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも一つのプロセッサを備える画像処理装置であって、
前記プロセッサは、
医用画像に基づいて、対象臓器の形状情報を抽出し、
前記形状情報に基づいて、前記対象臓器の形状正常度を導出し、
前記医用画像、前記形状情報、及び前記形状正常度に基づいて、前記医用画像に対して異常検出処理を実行する
画像処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記形状正常度は、前記対象臓器の形状の正常度を表す下限値以上上限値以下の数値である
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記形状正常度は、前記形状情報の抽出結果の分類を表す分類情報である
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、
前記医用画像、前記形状情報、及び前記形状正常度を入力とし、前記対象臓器の異常に関する異常情報を出力とする学習済みモデルであって、複数組の前記医用画像、前記形状情報、前記形状正常度、及び前記異常情報を学習用データとして用いて学習された学習済みモデルに対し、診断対象の医用画像、その医用画像の前記形状情報、及び前記形状正常度を入力することによって前記異常検出処理を実行する
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、
前記医用画像及び前記形状情報を入力とし、前記対象臓器の異常に関する異常情報を出力とする学習済みモデルであって、複数組の前記医用画像、前記形状情報、及び前記異常情報を学習用データとして用いて前記形状正常度毎に学習された複数の学習済みモデルのうち、診断対象の医用画像について導出された前記形状正常度に対応する学習済みモデルに対し、前記診断対象の医用画像、及びその医用画像の前記形状情報を入力することによって前記異常検出処理を実行する
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、
前記形状正常度が、対象臓器の形状が正常であること以外を表す場合、前記異常検出処理が実行不可能であることを表示する制御を行う
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、
前記異常検出処理の実行結果、及び前記形状正常度を表示する制御を行う
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
医用画像に基づいて、対象臓器の形状情報を抽出し、
前記形状情報に基づいて、前記対象臓器の形状正常度を導出し、
前記医用画像、前記形状情報、及び前記形状正常度に基づいて、前記医用画像に対して異常検出処理を実行する
処理を画像処理装置が備えるプロセッサが実行する画像処理方法。
【請求項９】
医用画像に基づいて、対象臓器の形状情報を抽出し、
前記形状情報に基づいて、前記対象臓器の形状正常度を導出し、
前記医用画像、前記形状情報、及び前記形状正常度に基づいて、前記医用画像に対して異常検出処理を実行する
処理を画像処理装置が備えるプロセッサに実行させるための画像処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、医用画像から血管領域を抽出し、血管領域を血管要素毎に分割し、血管要素それぞれの３次元形状を計測して形状データを生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
再公表特許２０１７／０４７８１９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
医用画像に対して異常検出処理を行う場合、対象臓器の形状情報を用いることによって、高精度に異常を検出することができる。しかしながら、対象臓器の形状を正しく抽出できなかった場合、及び対象臓器の形状を正しく抽出できたとしても対象臓器の形状が特殊な形状である場合、異常検出の精度が低下してしまう場合がある。
【０００５】
本開示は、以上の事情を鑑みてなされたものであり、医用画像から高精度に異常を検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の態様の画像処理装置は、少なくとも一つのプロセッサを備える画像処理装置であって、プロセッサは、医用画像に基づいて、対象臓器の形状情報を抽出し、形状情報に基づいて、対象臓器の形状正常度を導出し、医用画像、形状情報、及び形状正常度に基づいて、医用画像に対して異常検出処理を実行する。
【０００７】
第２の態様の画像処理装置は、第１の態様の画像処理装置において、形状正常度は、対象臓器の形状の正常度を表す下限値以上上限値以下の数値である。
【０００８】
第３の態様の画像処理装置は、第１の態様の画像処理装置において、形状正常度は、形状情報の抽出結果の分類を表す分類情報である。
【０００９】
第４の態様の画像処理装置は、第１の態様から第３の態様の何れか１態様の画像処理装置において、プロセッサは、医用画像、形状情報、及び形状正常度を入力とし、対象臓器の異常に関する異常情報を出力とする学習済みモデルであって、複数組の医用画像、形状情報、形状正常度、及び異常情報を学習用データとして用いて学習された学習済みモデルに対し、診断対象の医用画像、その医用画像の形状情報、及び形状正常度を入力することによって異常検出処理を実行する。
【００１０】
第５の態様の画像処理装置は、第１の態様から第３の態様の何れか１態様の画像処理装置において、プロセッサは、医用画像及び形状情報を入力とし、対象臓器の異常に関する異常情報を出力とする学習済みモデルであって、複数組の医用画像、形状情報、及び異常情報を学習用データとして用いて形状正常度毎に学習された複数の学習済みモデルのうち、診断対象の医用画像について導出された形状正常度に対応する学習済みモデルに対し、診断対象の医用画像、及びその医用画像の形状情報を入力することによって異常検出処理を実行する。
（【００１１】以降は省略されています）

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